| 1 |
1
지역별 또는 그룹별로 취득가능한 과거 전력 데이터 및 관련 환경 정보를 수집하는 데이터 수집부;상기 데이터 수집부가 수집한 데이터를 전처리하는 데이터 전처리부;특정된 지역에 대한 목표 데이터셋과, 특정되지 않은 다른 지역별 데이터셋들을 기반으로 가장 피어슨 상관계수가 높은 지역별 데이터셋을 선별하는 상관도 분석부;상기 상관도 분석부에서 선별된 지역별 데이터셋을 이용하여 학습 모델을 사전 학습하는 모델 사전학습부;상기 목표 데이터셋을 이용하여 상기 학습 모델을 파인튜닝하는 모델 파인튜닝부; 및상기 학습 모델를 이용하여 미래의 상기 목표 데이터셋의 항목들을 예측하는 예측부를 포함하는 전력 정보 예측 시스템
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 데이터 수집부가 수집한 데이터 및 정보를 저장하고, 상기 학습 모델을 저장하는 저장부를 더 포함하는 전력 정보 예측 시스템
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 상기 상관 계수는 피어슨 상관 계수이며, 상기 학습 모델은 DNN 모델인 전력 정보 예측 시스템
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 상관도 분석부는, 상관 계수의 평균값이 0
|
| 5 |
5
제3항에 있어서,상기 상관도 분석부는, 하기 수학식에 따라 상관 분석을 수행하는 전력 정보 예측 시스템
|
| 6 |
6
제1항에 있어서,상기 데이터 수집부는, 수집하려는 데이터의 원천 정보를 가지고 있는 외부 기관 서버에 접속 및 해당 원천 정보에 엑세스하여 전송받는 데이터 통신 모듈을 포함하는 전력 정보 예측 시스템
|
| 7 |
7
전력 데이터들을 지역별 또는 그룹별로 구분하는 단계;취득가능한 과거 전력 데이터 및 관련 환경 정보를 수집하는 단계;수집한 과거 전력 데이터를 전처리하고, 지역별 또는 그룹별 구분에 따라, 지역별 또는 그룹별 데이터셋들을 생성하는 단계;상기 지역별 또는 그룹별 데이터셋들 중 목표 데이터셋을 지정하고, 선택되지 않은 다른 지역별 또는 그룹별 데이터셋들 중에서 상기 목표 데이터셋과 상관 계수가 높은 것을 선별하는 단계;선별된 상기 목표 데이터셋과 상관 계수가 높은 지역별 또는 그룹별 데이터셋을 이용하여 학습 모델을 사전 학습시키는 단계;상기 목표 데이터셋을 이용하여 상기 학습 모델을 파인 튜닝하는 단계; 및상기 학습 모델로 미래의 상기 목표 데이터셋의 항목들을 예측하는 단계 를 포함하는 전력 정보 예측 방법
|
| 8 |
8
제7항에 있어서,상기 미래의 상기 목표 데이터셋의 항목들을 예측하는 단계에서는, 미래의 관련 환경 정보에 대한 타 기관의 예측값을 수집하여 이용하는 전력 정보 예측 방법
|
| 9 |
9
제7항에 있어서,모든 각 지역별 데이터셋에 대하여, 상기 목표 데이터셋을 지정하고, 상관 계수가 높은 것을 선별하는 단계 내지 예측하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 전력 정보 예측 방법
|
| 10 |
10
특정 지역 또는 그룹의 취득가능한 과거 전력 데이터 및 관련 환경 정보를 수집하는 단계;수집한 과거 전력 데이터를 전처리하여 목표 데이터셋을 생성하는 단계;기 획득된 다른 지역들의 지역별 데이터셋들 중에서 상기 목표 데이터셋과 상관 계수가 높은 것을 선별하는 단계;선별된 상기 목표 데이터셋과 상관 계수가 높은 지역별 데이터셋을 이용하여 학습 모델을 사전 학습시키는 단계;상기 목표 데이터셋을 이용하여 상기 학습 모델을 파인 튜닝하는 단계; 및상기 학습 모델로 미래의 상기 목표 데이터셋의 항목들을 예측하는 단계 를 포함하는 전력 정보 예측 방법
|
